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Hadoop/Spark

時(shí)間:2022-03-29 17:00:01 | 來源:行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間:2022-03-29 17:00:01 來源:行業(yè)動(dòng)態(tài)

自大數(shù)據(jù)興起以來,更強(qiáng)的計(jì)算機(jī)及更成熟的大數(shù)據(jù)平臺(tái)工具使企業(yè)掌握挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的技巧。目前國(guó)內(nèi)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于制造、金融、電信、醫(yī)療以及能源領(lǐng)域,這些領(lǐng)域每天都有數(shù)以億計(jì)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生,對(duì)于大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的存儲(chǔ)、挖掘、分析等流程都有一定的要求。

Hadoop是由Doug Cutting于2005年發(fā)起的項(xiàng)目,采用開源軟件框架對(duì)超大數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式存儲(chǔ)技術(shù)及分布式處理。換句話說,設(shè)計(jì)這一產(chǎn)品的目的在于縮減處理大數(shù)據(jù)集的時(shí)間及成本。Spark是近年來新興的一個(gè)分布式大數(shù)據(jù)處理引擎,采用了類Hadoop MapReduce的通用的并行計(jì)算框架,而不同于MapReduce的是輸出和結(jié)果可以保存在內(nèi)存中,性能更好,因此能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用,一度被認(rèn)為有望取代Hadoop。其實(shí),這兩者協(xié)作要大于競(jìng)爭(zhēng)。

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